深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32843 篇文献，本页显示第 9341 - 9360 篇。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9341 | 2025-06-08 |
Deep Learning and Particle Swarm Optimisation-Based Techniques for Visually Impaired Humans' Text Recognition and Identification
2021, Augmented human research
DOI:10.1007/s41133-021-00051-5
PMID:40477829
|
研究论文 | 本文提出了一种结合深度学习和粒子群优化的方法，用于视觉障碍者的文本识别与识别 | 结合深度神经网络和粒子群优化技术，用于复杂退化图像中的文本识别 | 未提及具体样本量或实际应用中的性能表现 | 开发一种能够帮助视觉障碍者在自然场景中识别文本的系统 | 视觉障碍者 | 计算机视觉 | NA | 梯度图像方法、对比度图像方法、自适应图像映射、笔画宽度变换、Gabor变换 | 深度神经网络、粒子群优化 | 图像 | 使用IIIT5K数据集进行开发 | NA | NA | NA | NA |
| 9342 | 2025-06-07 |
Convolutional Neural Network approach to classify mitochondrial morphologies
2025-Oct, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 介绍了一种基于深度学习的软件MitoClass，用于自动分类线粒体网络的形态 | 利用CNN架构开发了MitoClass软件，能够快速、准确地对线粒体形态进行分类 | NA | 开发一种高效的方法，定量评估细胞群体中线粒体形状的变化 | 线粒体网络的形态 | 计算机视觉 | NA | 超分辨率成像 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9343 | 2025-06-07 |
iEnhancer-DS: Attention-based improved densenet for identifying enhancers and their strength
2025-Oct, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的多任务框架iEnhancer-DS，用于增强子识别及其强度分类 | 结合改进的DenseNet模块和自注意力机制，动态评估特征重要性并分配权重，提高了增强子识别和强度预测的性能 | 未提及具体的数据集规模或多样性限制 | 开发计算方法来快速准确地识别增强子及其强度 | DNA序列中的增强子及其强度 | 生物信息学 | NA | one-hot编码和核苷酸化学性质(NCP) | 改进的DenseNet和自注意力机制 | DNA序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9344 | 2025-06-07 |
Advanced data-driven interpretable analysis for predicting resistant starch content in rice using NIR spectroscopy
2025-Sep-15, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144311
PMID:40334489
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研究论文 | 本研究提出了一种结合近红外光谱(NIR)和卷积神经网络(CNN)的创新数据驱动框架，用于快速、经济高效地预测大米中的抗性淀粉(RS)含量 | 创新性地将CNN与数据增强技术结合，并利用SHAP方法解释模型，显著提高了预测精度并缩小了关键波长范围 | 深度学习模型的'黑箱'特性虽然通过SHAP得到部分解释，但可能仍存在其他未被发现的局限性 | 开发一种快速、经济高效的大米抗性淀粉含量预测方法 | 大米中的抗性淀粉(RS) | 机器学习 | NA | 近红外光谱(NIR) | CNN | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9345 | 2025-06-07 |
Intelligent transformation of ultrasound-assisted novel solvent extraction plant active ingredients: Tools for machine learning and deep learning
2025-Sep-15, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144649
PMID:40349518
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综述 | 本文综述了机器学习和深度学习模型在超声波辅助新型溶剂提取植物活性成分中的应用进展 | 利用机器学习和深度学习模型解决超声波辅助提取中的挑战，包括加速新型溶剂筛选、促进活性成分发现、优化复杂提取过程、深入分析提取机制以及实时监控超声波设备 | 模型可解释性、数据集标准化和工业可扩展性等挑战 | 推动超声波辅助提取技术的智能化转型 | 植物活性成分 | 机器学习 | NA | 超声波辅助提取(UAE) | 机器学习和深度学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9346 | 2025-06-07 |
Smartphone-integrated Nanozyme approaches for rapid and on-site detection: Empowering smart food safety
2025-Sep-15, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144678
PMID:40359792
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review | 本文综述了智能手机集成的纳米酶技术在食品安全快速现场检测中的应用及其进展 | 探讨了智能手机与纳米酶技术结合用于实时生物传感的创新点，以及与AI、ML、DL和3D打印技术结合的潜力 | 讨论了提高灵敏度、实现多重检测和现场应用验证等关键挑战 | 旨在推动智能食品安全系统的发展，实现实时现场检测以确保食品质量和公共健康 | 食源性病原体、污染物、食品添加剂、营养素及有害残留物（如农药和兽药） | 食品安全 | NA | 纳米酶技术、AI、ML、DL、3D打印 | NA | 实时生物传感数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9347 | 2025-06-07 |
Digital image-based chemometrics for food analysis: a practical tutorial and roadmap
2025-Sep-15, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144531
PMID:40367821
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综述 | 本文综述了数字图像在食品分析中的应用，提供了从单变量方法到多变量分类/校准方法的路线图，并通过三个案例研究展示了其在食品安全和质量方面的潜力 | 介绍了混合颜色描述符、色度图、深度学习架构和时间分辨RGB成像等最新进展，提高了这些技术在食品科学中的稳健性和适用性 | 该领域面临关键挑战，特别是缺乏方法学标准化，文献中多样化的应用证明了这一点 | 开发食品质量控制中的分析方法 | 食品 | 化学计量学 | NA | 数字图像处理 | 深度学习架构 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9348 | 2025-06-07 |
EffiCOVID-net: A highly efficient convolutional neural network for COVID-19 diagnosis using chest X-ray imaging
2025-Aug, Methods (San Diego, Calif.)
DOI:10.1016/j.ymeth.2025.04.008
PMID:40252941
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research paper | 提出了一种名为EffiCOVID-Net的高效卷积神经网络，用于通过胸部X光影像诊断COVID-19 | EffiCOVID-Net结合了多样化的特征学习单元，采用包含(3×3)滤波器和循环连接的EffiCOVID块，以提取复杂特征同时保持空间完整性 | 该模型最适合作为辅助工具而非独立的诊断方法 | 开发一种高效且准确的深度学习模型，用于COVID-19的早期诊断 | COVID-19患者的胸部X光影像 | computer vision | COVID-19 | deep learning | CNN | image | 两个公开可用的COVID-19胸部X光数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9349 | 2025-06-07 |
Motion-Compensated Multishot Pancreatic Diffusion-Weighted Imaging With Deep Learning-Based Denoising
2025-Jul-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001148
PMID:39823511
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研究论文 | 本文提出了一种结合运动补偿扩散编码梯度(MCGs)和深度学习去噪的多重扩散加权成像(msDWI)方法，用于改善胰腺DWI的图像质量和定量准确性 | 创新点在于结合了CODE生成的MCGs和深度学习去噪技术，以减少运动伪影并最小化回波时间损失 | 样本量较小(22例患者)，且研究仅在一家机构进行 | 提高胰腺扩散加权成像(DWI)的图像质量和定量准确性 | 胰腺 | 医学影像 | 胰腺疾病 | 多重扩散加权成像(msDWI)、运动补偿扩散编码梯度(MCGs)、深度学习去噪 | 深度学习 | MRI图像 | 22例患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9350 | 2025-06-07 |
Learning to Explore Sample Relationships
2025-Jul, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3549300
PMID:40063428
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research paper | 本文提出了一种名为BatchFormerV1和BatchFormerV2的模块，用于增强深度神经网络在学习样本关系方面的能力 | 提出了BatchFormer模块，使深度神经网络能够以可学习的方式探索样本关系，并进一步扩展到像素/补丁级别的密集表示 | 探索实例级关系对密集预测的影响有限，且训练和测试阶段存在不一致性 | 解决深度学习在数据稀缺情况下的样本关系探索问题 | 深度神经网络中的样本关系 | computer vision | NA | deep learning | BatchFormerV1, BatchFormerV2 | image | 超过十个流行数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9351 | 2025-06-07 |
Hard-Aware Instance Adaptive Self-Training for Unsupervised Cross-Domain Semantic Segmentation
2025-Jul, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3552484
PMID:40100655
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research paper | 提出了一种用于无监督跨域语义分割的硬感知实例自适应自训练框架 | 开发了一种新颖的伪标签生成策略，包含实例自适应选择器和硬感知伪标签增强，以及区域自适应正则化 | 未明确提及具体限制 | 解决标记训练数据与未标记测试数据之间的差异问题，提升无监督域适应（UDA）在语义分割任务中的性能 | 语义分割任务中的跨域数据 | computer vision | NA | self-training, unsupervised domain adaptation (UDA) | NA | image | GTA5 → Cityscapes, SYNTHIA → Cityscapes, Cityscapes → Oxford RobotCar 数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9352 | 2025-06-07 |
GDRNPP: A Geometry-Guided and Fully Learning-Based Object Pose Estimator
2025-Jul, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3553485
PMID:40117145
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research paper | 介绍了一种完全基于学习的物体姿态估计器GDRNPP，通过几何引导的直接回归网络和姿态细化模块，实现了端到端的6D姿态估计 | 提出了一个完全基于学习的物体姿态估计器GDRNPP，无需依赖传统技术，实现了端到端的训练，并在精度和速度上超越了现有方法 | NA | 解决计算机视觉中刚性物体6D姿态估计的挑战，提高姿态估计的精度和速度 | 刚性物体的6D姿态 | computer vision | NA | CNN | GDRN, GDRNPP | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9353 | 2025-06-07 |
ONNXPruner: ONNX-Based General Model Pruning Adapter
2025-Jul, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3554560
PMID:40131753
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research paper | 提出了一种名为ONNXPruner的通用模型剪枝适配器，用于简化ONNX格式模型在不同深度学习框架和硬件平台上的剪枝过程 | ONNXPruner通过节点关联树自动适应各种模型架构，并引入树级评估方法，提升了剪枝性能 | 未提及具体剪枝算法在不同模型上的性能对比 | 推动模型剪枝的实际应用 | ONNX格式的深度学习模型 | machine learning | NA | 模型剪枝 | ONNX格式模型 | NA | 多个模型和数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9354 | 2025-06-07 |
Towards Unified Deep Image Deraining: A Survey and a New Benchmark
2025-Jul, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3556133
PMID:40153286
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综述 | 本文全面回顾了现有的图像去雨方法，并提供了一个统一的评估设置来评估它们的性能 | 构建了一个新的高质量基准HQ-RAIN，并建立了一个在线平台以促进去雨技术的复现和追踪 | 未提及具体方法的局限性 | 统一评估图像去雨方法的性能并推动该领域的发展 | 图像去雨方法及其评估 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 5,000对高分辨率合成图像 | NA | NA | NA | NA |
| 9355 | 2025-06-07 |
Computational Approaches to Revisiting Plant Cytoskeleton Organization and Dynamics
2025-Jun-06, Cytoskeleton (Hoboken, N.J.)
DOI:10.1002/cm.22049
PMID:40474669
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综述 | 本文综述了计算生物学方法在植物细胞骨架组织和动态研究中的应用 | 将深度学习等现代计算技术应用于传统细胞骨架研究领域 | 主要关注图像分析方法，未涉及其他组学数据整合 | 探索计算生物学方法在植物细胞骨架研究中的应用潜力 | 植物细胞骨架（特别是皮层微管） | 计算生物学 | NA | 活细胞成像技术 | 深度学习 | 显微图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9356 | 2025-06-07 |
Modeling CAPRI Targets of Round 55 by Combining AlphaFold and Docking
2025-Jun-06, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.26853
PMID:40476317
|
research paper | 本文详细介绍了通过结合AlphaFold深度学习预测与传统对接技术，对CAPRI第55轮中的寡聚体目标进行结构建模的混合方法 | 结合AlphaFold2多聚体管道与传统对接技术，提出了一种混合蛋白质-蛋白质对接方法，并分析了AlphaFold模型的聚类、链内和链间残基接触预测的置信度 | NA | 提高蛋白质寡聚体结构预测的准确性 | CAPRI第55轮中的寡聚体目标 | structural biology | NA | AlphaFold2 multimer pipeline, docking | AlphaFold, docking models | protein structure data | CAPRI Round 55 targets | NA | NA | NA | NA |
| 9357 | 2025-06-07 |
Diagnosis melanoma with artificial intelligence systems: A meta-analysis study and systematic review
2025-Jun-06, Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV
IF:8.4Q1
DOI:10.1111/jdv.20781
PMID:40476369
|
meta-analysis | 该研究通过大规模元分析，综合评估了人工智能和机器学习方法在黑色素瘤自动诊断中的临床应用和预测性能 | 首次对人工智能在黑色素瘤诊断中的性能进行了大规模元分析，特别关注了混合模型的优异表现 | 研究仅纳入了2006年至2024年的文献，可能遗漏了早期的重要研究 | 评估人工智能算法在黑色素瘤诊断中的临床适用性和预测性能 | 黑色素瘤诊断的人工智能系统 | digital pathology | melanoma | meta-analysis | deep learning and HYBRID models | dermoscopic images | 39项主要研究中的78项诊断测试数据 | NA | NA | NA | NA |
| 9358 | 2025-06-07 |
End-to-End Abnormal Subgraph Detection via Subgraph-Level Contrastive Learning
2025-Jun-05, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3573922
PMID:40471723
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research paper | 本文提出了一种端到端的无监督子图异常检测框架EndSubG，通过子图级对比学习来检测异常子图 | EndSubG框架首次将子图划分和异常检测联合建模为一个整体，而非分开处理，并设计了专门用于子图异常检测的评估指标AS-WNMI | 未明确提及具体样本量或数据集的详细限制 | 解决无监督条件下子图异常检测的挑战，提升相关领域的研究 | 图数据中的异常子图 | machine learning | NA | 对比学习 | EndSubG | graph data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9359 | 2025-06-07 |
Is EMG Information Necessary for Deep Learning Estimation of Joint and Muscle Level States?
2025-Jun-05, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3577084
PMID:40471740
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research paper | 该研究探讨了在深度学习模型中是否需要EMG信息来准确估计关节和肌肉的生理状态 | 研究发现EMG信息对于关节状态估计并非必要，但对于肌肉状态估计至关重要，且仅在训练阶段使用EMG信息即可实现优异性能 | 需要EMG作为模型输入的方法在实际部署中可能不切实际 | 开发非侵入式方法来估计关节和肌肉生理状态，以增强可穿戴设备的控制能力 | 膝关节的力矩、功率、速度和力量等生理状态 | machine learning | NA | deep learning | DL | kinematic data, EMG data | 28种不同的周期性和非周期性任务 | NA | NA | NA | NA |
| 9360 | 2025-06-07 |
The Role of AI and Voice-Activated Technology in Religious Education in China: Capturing Emotional Depth for Deeper Learning
2025-Jun-05, Journal of religion and health
DOI:10.1007/s10943-025-02347-x
PMID:40473902
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研究论文 | 本研究探讨了AI和语音激活技术在宗教教育中捕捉诵经情感深度的潜力 | 结合预训练语音识别模型与深度学习分析声音特征，评估修行者的情感状态 | 样本仅限中国大学声乐专业学生，可能缺乏普适性 | 开发用于分析声音特征和评估修行者情感状态的AI算法 | 110名中国大学声乐专业大一和大二学生 | 自然语言处理 | NA | 语音识别、深度学习 | 预训练语音识别模型 | 语音 | 110名大学生（实验组与对照组） | NA | NA | NA | NA |